Ključ uspjeha u digitalnom svijetu: Sve što trebate znati o A/B testiranju
A/B testiranje je metodologija eksperimentiranja koja se koristi u marketingu i web razvoju kako bi se usporedili dvije varijante (A i B) istog elementa kako bi se utvrdilo koja varijanta bolje performira prema određenom cilju, kao što su stopa klikanja ili konverzija.
U svijetu digitalnog marketinga, bez obzira na to koliko se dobro pripremite, rezultati katkad izostanu. Međutim, u pomoć pristižu razni načini testiranja koji vam mogu pomoći doći do odgovora zašto određena marketinška kampanja ili aktivacija nije polučila rezultate ili pak olakšati proces odluke. Jedna od takvih metoda testiranja je i A/B testiranje poznato i kao podijeljeno testiranje.
Kako funkcionira A/B testiranje?
Riječ je o metodi s kojom se uspoređuju dvije verzije web stranice, aplikacije ili bilo kojih drugih elemenata kako bi se utvrdilo koja varijanta je bolji odabir. A/B testiranje je široko rasprostranjeno u digitalnom marketingu, dizajnu ili optimizaciji web stranica i razvoju softvera.
Proces A/B testiranja započinje definiranjem specifičnog cilja, a to može biti primjerice praćenje konverzije na određenoj web stranici, rezultata oglašavanja, banner klikova i slično. Nakon što imate cilj koji želite ispitati, vrijeme je za odabir elementa za testiranje. Isti može varirati, od naslova pa do primjerice dizajna, a u ovom koraku je važno kreirati dvije verzije. Što to znači? Naime, kontrolna verzija A predstavlja trenutno stanje, a testna verzija B je ona koja uključuje željenu promjenu.
Ova promjena bi trebala biti jedina varijabla između A i B verzija kako bi se osiguralo da su razlike u performansama povezane s promjenom. Zatim red dolazi na korisnike koji se dijele u dvije skupine, a svaka od tih skupina integrirana je u jednu verziju cilja. Ovakav način podjele publike omogućava da test ima statističku vrijednost i da rezultati nisu iskrivljeni ni na koji način. Tijekom samog testiranja, prikupljaju se i analiziraju željeni podaci (stope klikova, konverzija, vrijeme provedeno na stranici i ostale važne metrike), koji pružaju uvid u to kako određeni elementi utječu na korisnike.
Nakon što je test završio, radi se obuhvatna analiza podataka kako bi se ustanovilo funkcionira li bolje A ili B verzija u kontekstu postavljenog cilja. Evaluacija dobivenih podataka omogućava usporedbu ključnih parametara i pomaže donijeti ispravne zaključke te potencijalno ukazati na potrebne promjene kako bi se dodatno poboljšalo korisničko iskustvo. Primjena dobivenih podataka iz A/B testiranja je ključni korak koji vodi kontinuiranom poboljšanju i optimizaciji jer ovo testiranje nije utemeljeno na pretpostavkama, već na stvarnim podacima.
Prijavite se na newsletter
Kratki šalabahter postupka testiranja
| 1. Definiranje cilja – jasno odredite što želite postići s A/B testiranjem 2. Odabir varijable – odaberite specifičan element koji želite testirati (naslov, vrsta sadržaja, klikovi i slično) 3. Kreiranje A i B verzije – izradite dvije verzije elementa koji testirate. Verzija A je vaša trenutna kontrolna verzija, a verzija B je nova testna verzija 4. Formulirajte hipotezu – formulirajte kako će promjena utjecati na korisničko ponašanje. Primjerice „pozicioniranje banner oglasa na lijevu stranu povećat će broj klikova” 5. Podjela korisnika/publike – podijelite svoju publiku na dva slučajna, ali slična segmenta; jedan segment će vidjeti verziju A, a drugi segment verziju B 6. Prikupljanje podataka – test provodite onoliko koliko je potrebno da prikupite podatke, vrijeme nije strogo definirano i ovisi o tome što testirate 7. Analiza – analizirajte podatke kako biste vidjeli koja je verzija bolje prošla kod korisnika/publike te koristite statističke metode za provjeru značajnosti rezultata 8. Donošenje odluke – Na temelju rezultata testiranja, odlučite hoćete li implementirati promjene iz verzije B, vratiti se na verziju A ili provesti dodatna testiranja kako biste bili sigurni u svoju odluku |
Dodatni savjeti za učinkovitu provedbu testiranja
Glavna prednost A/B testiranja je što omogućava objektivno uspoređivanje različitih varijanti istog elementa (npr. web stranice, e-maila, ili oglasa) kako bi se utvrdilo što bolje funkcionira u postizanju definiranog cilja (npr. povećanje konverzija). Ovaj pristup omogućava donošenje informiranih odluka temeljenih na stvarnim rezultatima, što može rezultirati poboljšanjem performansi i optimizacijom marketinških ili web stranica.
Jedan od ključnih savjeta o kojem ovisi koliko će rezultati biti mjerodavni je testiranje jedne varijable ili promjene, nikako više njih odjednom. Na taj način vaše testiranje bit će precizno i pouzdano, što posljedično dovodi do ispravnih poslovnih odluka.
Također, važno je koristiti relevantne metrike koje su izravno povezane s vašim krajnjim ciljem. Nadalje, osiguravanje statističke značajnosti rezultata je neophodno za donošenje pouzdanih i valjanih odluka, a to podrazumijeva da testiranje koje provodite nema, kao što smo već spomenuli, ograničeni vremenski rok. Pojednostavljeno rečeno, rezultate analize nije dobro požurivati.
Određena doza rizika je u poslovanju uvijek prisutna, pa čak i nakon detaljnih analiza, ali A/B testiranje smanjuje rizik na minimum i ako je kvalitetno provedeno, pomaže izbjeći neugodne posljedice neuspjele kampanje, aktivacije i slično. Ova vrsta testiranja je definitivno neizostavan korak u digitalnom poslovanju koje traži konstantnu optimizaciju i razvoj strategija te komunikaciju s krajnjim korisnicima.
Zašto je A/B testiranje značajno?
A/B testiranje je ključni element u mnogim područjima jer pruža objektivnost i pouzdanost rezultata, čime smanjuje rizik od pogrešaka koje su utemeljene na subjektivnim mišljenjima. Kroz optimizaciju dizajna i sadržaja, A/B testiranje značajno poboljšava korisničko iskustvo, omogućavajući bolje razumijevanje potreba i preferencija korisnika te zauzima ključnu ulogu u povećanju stope konverzije, pritom smanjujući stopu odbijanja korisnika. To posljedično dovodi do bolje prodaje ili većeg broja posjetitelja.
Nedostaci A/B metode testiranja
Baš kao i svaka analiza, A/B metoda također ima određene nedostatke koji mogu utjecat na rezultat. Naime, provođenje ove analize može biti vremenski i resursno zahtjevno. Detaljno planiranje, implementacija i analiza koje nerijetko traju tjednima ili mjesecima, samo su neki od izazovnih čimbenika.
Također, kao nedostatak se ističe i mogućnost testiranja samo jedne varijable, što znači da morate li provesti više testiranja, trebate još više vremena (govorimo o mjesecima). Nadalje, još jedan velik izazov A/B testiranja je i rizik od neodređenosti uzročno-posljedičnih odnosa, što može dovesti do pogrešnih zaključaka o tome zašto je jedna verzija bolja od druge. A/B testiranje može biti i manje efikasno u složenijim situacijama gdje su promjene međusobno povezane i gdje veće, inovativnije promjene mogu biti preskočene u koristmanjih prilagodbi.
FOTOGRAFIJE: Pinterest, Unsplash, Pexles.
